使用图匹配网络检测以太坊智能合约的未来漏洞发表时间：2022/10/6阅读时间：2023/5/5二区一、摘要随着基于区块链的智能合约在去中心化应用中的蓬勃发展，智能合约的安全问题已经变成了关键问题（criticalissue），因为有漏洞的智能合约已经造成了很严重的经济损失。现有的研究已经探索了基于fuzzing、符号执行、形式化验证和静态分析。在这篇论文中，我们提出了两种静态分析方法，叫做ASGVulDetector和BASGVulDetector，他们分别从源代码和字节码两方面来检测智能合约的漏洞。首先，我们设计了一种新颖的中间（intermediate）表示，名为抽象语法图（ASG），以

在android中setFastScrollEnabled(true);用于使ListView快速滚动。当ListView中的项目较少时，这种快速滚动不起作用。我在某个地方读到它，只有当ListView总高度是ListView可见高度的4倍或更多时，android中的快速滚动才有效。我花了几个小时试图在框架源代码中找到它，但我无法找到它。有人可以指出我在Android框架源代码中放置这种条件以在ListView中的项目较少时禁用快速滚动。 最佳答案 当然可以，这是链接:http://grepcode.com/file/reposit

LearningMemory-guidedNormalityforAnomalyDetection摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1网络架构3.1.1Encoderanddecoder3.1.2Memory3.2.Trainingloss3.3.Abnormalityscore4.实验5.总结总结&代码复现：文章信息：发表于：cvpr2020原文：https://arxiv.org/abs/2003.13228代码：https://github.com/cvlab-yonsei/MNAD摘要我们致力于解决异常检测的问题，即在视频序列中检测异常事件。基于卷积神经网络（CNNs）的异常检测方法

FastSAMC++推理部署—onnxruntimeVX搜索”晓理紫“关注并回复fastsamonnx获取核心代码晓理紫0XX开局一张图，剩下…本文记录只为日后更好学习1FastSAM简介FastSAM是仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的2%进行训练的CNN任意分割模型。FastSAM的性能与SAM方法相当，运行速度提高了50倍。2onnxruntime部署2.1环境与条件需要配置onnxruntime相关环境这个就网上自行解决需要把原始权重模型转为onnx模型2.2onnx模型转换本文参考进行转换，在转换过程中需要把dynamic_axes设置为None，采用静态维度进行，在核心源码中

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）一、Fast-RCNN论文背景论文地址https://arxiv.org/abs/1504.08083  FastR-CNN是一篇由RossGirshick在2015年发表的论文，题为“FastR-CNN”。这篇论文旨在解决目标检测领域中的一些问题，特别是传统目标检测方法中存在的速度和准确性之间的矛盾。  论文摘要：本文提出了一种基于快速区域的卷积网络

概括主要内容文章《DeepFusion:Lidar-CameraDeepFusionforMulti-Modal3DObjectDetection》提出了两种创新技术，以改善多模态3D检测模型的性能，通过更有效地融合相机和激光雷达传感器数据来提高对象检测的准确性，尤其是在行人检测方面。这两种技术包括：①InverseAug：该技术通过逆转几何相关的增强，如旋转，使激光雷达点和图像像素之间能够精确地几何对齐。它旨在纠正从两种不同传感器类型的数据组合时可能出现的扭曲和不对齐问题。②LearnableAlign：该方法利用交叉注意力机制在融合过程中动态捕捉图像和激光雷达特征之间的相关性。它设计确保结

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01293.pdf项目代码：https://github.com/wgcban/ChangeFormer发表时间：2022本文提出了一种基于transformer的siamese网络架构（ChangeFormer），用于一对共配准遥感图像的变化检测（CD）。与最近基于完全卷积网络（ConvNets）的CD框架不同，该方法将分层结构的transformer编码器与多层感知（MLP）解码器统一在siamese网络体系结构中，以有效地呈现精确CD所需的多尺度远程细节。在两个CD数据集上的实验表明，所提出的端到端可训练的结构比以前的结构具

ClozeTestHelps:EffectiveVideoAnomalyDetectionviaLearningtoCompleteVideoEvents摘要1.介绍2.相关工作3.方法4.实验阅读总结文章信息：发表于：ACMInternationalConferenceonMultimedia2020（CCFA类会议）原文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.11988.pdf源码地址：https://github.com/yuguangnudt/VEC_VAD摘要在媒体内容解释中，视频异常检测（VAD）是一个备受关注的主题，通过深度神经网络（DNN）已经取得了显著的进